matlab eig算法

Matlab中的eig函数是用于计算矩阵的特征值和特征向量的函数。它使用的算法是QZ迭代算法，它通过逐步转换矩阵为上Hessenberg形式，然后进行隐式单步QZ迭代，直到达到所需的准确度或收敛性为止。

另外，对于实对称矩阵，eig函数会使用更快的对称QZ算法来计算特征值和特征向量。该算法不需要将矩阵转换为上Hessenberg形式，因此在计算实对称矩阵的特征值时更高效。

相关问题

matlab eig

MATLAB中的eig函数用于计算矩阵的特征值和特征向量。根据引用，我们可以在MATLAB文档的链接中找到示例。根据引用，我们可以使用eig函数的不同调用格式来计算矩阵的特征值和特征向量。

例如，使用调用格式E = eig(A)可以计算矩阵A的全部特征值，并将其构成一个列向量E。而使用调用格式[V,D = eig(A)可以计算矩阵A的全部特征值，将其构成对角阵D，并生成矩阵V，其中V的每一列是相应的特征向量。

对于MATLAB的eig函数，默认的算法是'chol'，前提是矩阵A是Hermitian并且矩阵B是Hermitian正定矩阵，根据引用。

因此，MATLAB的eig函数可以用来求解矩阵的特征值和特征向量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [**matlab中 eig 函数用法**](https://blog.csdn.net/Intangilble/article/details/84313758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MATLABeig()用法](https://blog.csdn.net/qq_45624989/article/details/105449754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab降维算法

在Matlab中，有多种降维算法可以使用，其中最常用的是主成分分析（PCA）算法。PCA算法通过对数据集进行线性变换，将高维数据映射到低维空间中，以实现降维的目的。

下面是使用PCA算法进行降维的Matlab代码示例：

% 加载数据集
load fisheriris

% 提取特征矩阵
X = meas;

% 标准化数据
X = zscore(X);

% 计算协方差矩阵
C = cov(X);

% 计算特征值和特征向量
[V, D] = eig(C);

% 对特征值进行排序
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx);

% 选择前k个特征向量
k = 2;
U = V(:, 1:k);

% 将数据映射到低维空间
Y = X * U;

% 绘制降维后的数据
gscatter(Y(:,1), Y(:,2), species);

上述代码中，首先加载了一个示例数据集`fisheriris`，然后提取了特征矩阵`X`。接下来，对数据进行标准化处理，然后计算协方差矩阵`C`。通过对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。将特征值按降序排序，并选择前k个特征向量。最后，将数据集`X`通过特征向量矩阵`U`进行线性变换，得到降维后的数据`Y`。可以使用`gscatter`函数将降维后的数据可视化。